| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外相关研究综述 | 第10-11页 |
| 1.4 论文框架及研究内容 | 第11-12页 |
| 2 商业银行信用风险管理及数据挖掘概述 | 第12-19页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 国内商业银行信用风险管理现状 | 第12-13页 |
| 2.3 商业银行信用风险概述 | 第13-14页 |
| 2.4 商业银行信用风险评分模型 | 第14-17页 |
| 2.5 大数据分析为银行信用风险管理提供全新思路 | 第17-19页 |
| 3 数据挖掘技术 | 第19-30页 |
| 3.1 爬虫算法在银行信用风险中应用 | 第19-21页 |
| 3.2 神经网络模型在信用风险控制中的应用 | 第21-30页 |
| 4 数据挖掘技术在风险管理应用 | 第30-54页 |
| 4.1 依托大数据完善票据排查系统 | 第30-33页 |
| 4.2 神经网络模型在信用风险控制中的应用 | 第33-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文和参与的科研项目 | 第59页 |